हेड_ब्यानर

?सिनोमेजर स्वचालित क्यालिब्रेसन प्रणाली सेवामा राखिएको छ

"बुद्धिमान कारखाना" तर्फको संक्रमणमा सिनोमेजरको लागि स्वचालन र सूचनाकरणको स्तरोन्नति अपरिहार्य तरिका हो।

अप्रिल ८, २०२० मा सिनोमेजर अल्ट्रासोनिक लेभल मिटरको स्वचालित क्यालिब्रेसन प्रणाली आधिकारिक रूपमा सुरु गरिएको थियो (यसपछि स्वचालित क्यालिब्रेसन प्रणाली भनिन्छ)। यो चीनमा विरलै देखिने स्व-विकसित स्वचालित क्यालिब्रेसन टूलिंग प्रणालीहरू मध्ये एक हो।

 

स्वचालित क्यालिब्रेसन प्रणाली मुख्यतया निम्न भागहरू मिलेर बनेको हुन्छ:

हार्डवेयर: सर्वो मोटर, रेखीय स्लाइड रेल, आदि।

सफ्टवेयर: इम्बेडेड सफ्टवेयर, होस्ट कम्प्युटर प्रणाली, आदि।

मानक स्रोतहरू: योकोगावा क्यालिब्रेटर (०.०२%), लेजर रेन्जफाइन्डर (±१ मिमी+२०ppm), आदि।

प्रणाली प्रकार्य: अल्ट्रासोनिक लेभल मिटरको स्वचालित क्यालिब्रेसन, परीक्षण डेटाको इलेक्ट्रोनिक संरक्षण र अन्य प्रकार्यहरू प्राप्त गरेर, यसले उत्पादन दक्षता तीन गुणा बढाएको छ।

 

स्वचालनले गुणस्तर सुधार गर्न र दक्षता बढाउन मद्दत गर्छ।

"उत्पादन प्रविधि विभागद्वारा तीन महिनाको डिबगिङ र तयारी पछि, स्वचालित क्यालिब्रेसन प्रणाली उत्पादन लाइनमा प्रयोगमा ल्याइएको छ। प्रणालीको प्रयोगले श्रम लागत र म्यानुअल क्यालिब्रेसनबाट हुने अनियमित त्रुटिलाई मात्र कम गर्दैन, तर उत्पादनको शुद्धता र स्थिरतालाई पनि सुधार गर्दछ।" प्रणालीका परियोजना प्रबन्धक हु झेनजुनका अनुसार, "विगतमा परम्परागत कार्ट क्यालिब्रेसन विधि भन्दा फरक, हालको अल्ट्रासोनिक लेभल मिटर क्यालिब्रेसन प्रणालीले उत्पादन दक्षता तीन गुणा बढाउन बुद्धिमान उपकरणहरू प्रयोग गर्दछ।"

लामो समयदेखि, सिनोमेजरले विभिन्न सञ्चालन अवस्थाहरूमा ग्राहकहरूको समस्या समाधान गर्न र प्रयोगकर्ता अनुभव बढाउन निरन्तर प्रयास गर्दै आएको छ। सिनोमेजर अल्ट्रासोनिक लेभल मिटरमा फराकिलो मापन दायरा र उच्च स्थिरता छ, र यसको विभाजित उत्पादनहरूले RS485 सञ्चार र प्रोग्रामिङ गर्न सक्छन्।

यो उत्पादन ट्याङ्की र सिस्टर्न जस्ता कन्टेनर उपकरणहरूको सामग्री स्तर मापन गर्न उपयुक्त छ, र ढल प्रशोधन, औद्योगिक प्रक्रियाहरू र अन्य क्षेत्रहरूमा व्यापक रूपमा प्रयोग गरिन्छ।

SUP-MP अल्ट्रासोनिक लेभल मिटरलाई उदाहरणको रूपमा लिँदै, विभिन्न कार्य परिस्थितिहरूमा उत्पादनको प्रभाव सुनिश्चित गर्न, हामी उत्पादन कार्यसम्पादनलाई अनुकूलन गर्न उत्पादन प्रक्रियामा उत्पादन ठूलो डेटा तथ्याङ्कीय विश्लेषण र वास्तविक-समय अनुगमन प्रयोग गर्छौं।


पोस्ट समय: डिसेम्बर-१५-२०२१